我们将利用OpenCV完成简易的人脸目标追踪，我们实现了目标追踪功能，每一个识别到的目标都有一个单独的编号，那么就可以利用这个性能搭建一个计数器。比如，如果被要求识别的目标是人脸，我们就可以搭建一个计算人数的计数器。本实验配套.

【知识点】视觉处理技术结合模式识别方法。【素材准备】准备视频A和视频B。其中 视频A 是网上下载的风景区的视频录制（如张家界、武夷山或五大名山之一）。视频B是个人在白墙或纯色背景前的行走视频。【要求】（i）通过阈值方法，结合OPENCV的与或运算，将视频B的个人影像(消除背景后）融入视频A，得到视频C。(50%)（ii）设计一种特征值，使得个人的影像能在图像中被探测到。(20%)

文章目录前言一、代码实现二、结果展示前言模式识别视觉基础（视频处理知识） OpenCV应用python 3.6+安装组件pip install matplotlib numpy opencv-python pillow要求：从网上下载或自己手机录制一段视频(>30秒)，第0-5秒显示一句话的字幕，第6-15秒显示另一句话的字幕。第20秒开始从屏幕中心出现一个光点，发出眩光，逐渐扩大覆盖的整个

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、神经网络组成二、代码1.引入库2.导入数据集总结前言神经网络设计是设计复杂深度学习算法/应用的基础，本文将介绍如何设计一个三层神经网络模型来实现手写数字分类。首先介绍如何利用高级编程语言Python搭建神经网络训练和推断框架来实现手写数字分类的训练和使用。一、神经网络组成一个完整的神经网络通常由多个基本的网络层堆叠而成